(57)【要約】【課題】  概念間の径路を一意に特定することを可能とし、かつ、電子文書に意味構造を示すデータを付与する際の作業負担の軽減をはかる。【解決手段】  文書分類処理部２は、文書入力インタフェース部１１を介して取り込まれた電子文書の形態素解析を行い、形態素解析によって得られる形態素についての概念辞書の掲載位置を検索し、前記形態素の中から２個の形態素を選択し、選択された２個の形態素間における概念関係線の径路を抽出し、当該抽出した径路が複数確認されたときに、概念間のつながりの強さに応じて付与された重み係数に従い適切な概念関係線の径路を抽出する。そして、概念関係径路に従う概念関係のデータを生成し、文書出力インタフェース部１２を介して外部へ出力する。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子文書を取り込み、当該電子文書が持つ意味、概念に基づいて分類し、意味、概念的に合致した出力を生成する演算装置を備えた知識ベースシステムであって、
前記電子文書を取り込む文書入力インタフェース部と、
前記電子文書の形態素解析を行い、当該形態素解析によって得られる形態素間の概念関係について、記憶装置に記憶された概念辞書を参照して複数の関係が確認されたとき、前記概念関係の強さに応じて付与された重み係数に従い、前記形態素間の概念関係を表すデータを生成する前記演算装置に構築される文書分類処理部と、
前記形態素間の概念関係を表すデータを出力する文書出力インタフェース部とを
備えたことを特徴とする知識ベースシステム。
【請求項２】
前記文書分類処理部は、
前記電子文書を形態素解析により形態素に分解する形態素解析部と、
前記形態素についての前記概念辞書の掲載位置を検索する形態素掲載位置解析部と、
前記形態素の中から任意の２個を選択し、当該２個の形態素間における概念関係線の径路を抽出し、当該抽出した径路が複数確認されたときに、概念間のつながりの強さに応じて付与された重み係数に従い概念関係線の径路を抽出する概念関係解析部と、
前記概念関係線の径路に従う概念関係のデータを生成する概念関係データ生成部とを
備えたことを特徴とする請求項１に記載の知識ベースシステム。
【請求項３】
前記概念関係解析部は、
前記重み係数の逆数を演算して前記概念関係線の距離とし、目的の２つの概念間を結ぶ径路に沿って距離の総和を演算し、当該総和が最小となる径路を概念関係線の径路として抽出することを特徴とする請求項２に記載の知識ベースシステム。
【請求項４】
構文解析を行って前記概念関係を抽出すべき形態素の組み合わせを選別し、前記概念関係解析部、もしくは前記形態素掲載位置解析部へその組み合わせを供給する構文解析部を更に備えたことを特徴とする請求項２または３に記載の知識ベースシステム。
【請求項５】
電子文書を取り込み、当該電子文書が持つ意味、概念に基づいて分類し、意味、概念的に合致した出力を生成する請求項１に記載の知識ベースシステムにおける単語間の意味関係判別方法であって、
前記電子文書の形態素解析を行うステップと、
前記形態素解析によって得られる形態素についての前記概念辞書の掲載位置を検索するステップと、
前記形態素の中から任意の２個を選択し、当該２個の形態素間における概念関係線の径路を抽出し、当該抽出した径路が複数確認されたときに、概念間のつながりの強さに応じて付与された重み係数に従い概念関係線の径路を抽出するステップと、
前記概念関係線の径路に従う概念関係のデータを生成するステップとを
含むことを特徴とする知識ベースシステムにおける単語間の意味関係判別方法。
【請求項６】
電子文書を取り込み、当該電子文書が持つ意味、概念に基づいて分類し、意味、概念的に合致した出力を生成する請求項１に記載の知識ベースシステムに用いられるコンピュータプログラムであって、
前記電子文書の形態素解析を行う処理と、
前記形態素解析によって得られる形態素についての前記概念辞書の掲載位置を検索する処理と、
前記形態素の中から任意の２個を選択し、当該２個の形態素間における概念関係線の径路を抽出し、当該抽出した径路が複数確認されたときに、概念間のつながりの強さに応じて付与された重み係数に従い概念関係線の径路を抽出する処理と、
前記概念関係線の径路に従う概念関係のデータを生成する処理とを
コンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子文書を取り込み、当該電子文書が持つ意味、概念に基づいて分類し、意味、概念的に合致した出力を生成する、知識ベースシステム、および同システムにおける単語間の意味関係判別方法、ならびにそのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電子文書に対して、言葉の持つ概念間の関係を木構造や網構造により記述した概念辞書（オントロジ辞書ともいう）を用いて文書の意味的内容を推論する方式が、従来から多数提案されている。例えば、多様な対象分野における文書に対し、文書の分野および利用者の目的、要求に応じた柔軟な情報抽出を行うために、オントロジ辞書における語彙間の意味的関係を用い、文書中に出現しない関係を補足しつつ利用者の興味を端的に示す中心語に対する単語関係列に展開し、個々の単語関係列を部分的な単語の関係や記事全体の語の用いられ方に基づいて、属性名と属性値とからなる関係に変換する方法が提案されている（特許文献１参照）。
【０００３】
また、利用者に多様なサービスを効率的に提供するため、利用者からの自然言語による問い合せに対してコンテンツを提供する際、オントロジ辞書を利用してそのコンテンツに関する知識を概念化し、利用者の問い合わせに対して対話的な支援を行いユーザにコンテンツを提供する方法も提案されている（特許文献２参照）。
【０００４】
更に、辞書に登録されていない語に対しても品詞や語彙概念を獲得することができる語彙獲得方法を得るために、基本語辞書と用語辞書とを参照することで、入力されたテキストの形態素解析を行い、その後、用語パターン辞書を参照することで、形態素解析の結果に現れた語と用語パターン辞書に記載された語とを照合し、一致した場合、用語を抽出し、次にオントロジ辞書を参照することで、形態素解析の結果に現れた語が、用語パターン辞書に記載されている語の概念の下位概念である場合にも用語を抽出する方法も提案されている（特許文献３参照）。ここで「形態素」とは、これ以上細かくすると意味が無くなってしまう最小の文字列を言い、「形態素解析」とは、文章を形態素に分解することを言う。
【特許文献１】特開２０００−２０７４０７号公報（段落０００７〜００１１、図１）
【特許文献２】特開２００２−１９７１０７号公報（段落０００８、０００９、図１）
【特許文献３】特開２００１−６７３５６号公報（段落０００７〜００１９、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前記した特許文献の多くは、文書の意味内容を推論するために、名詞間の上位、下位概念の関係（いわゆるｈａｓ−ａ関係、ｉｓ−ａ関係）を記述した木構造の概念辞書を使用している。例えば、図７に従来の木構造の概念辞書における概念関係が示されるように、二つの概念Ａ、Ｂを結ぶ径路（図中、太線）は特別な論理的な手法を用いることなく一意に定めることができる。
【０００６】
しかしながら、概念体系は単純な木構造ではなく、図８に示されるように、網構造（ネットワーク）を持つことが一般的である。つまり、上位、下位概念のつながりの他に、同値、背反関係、対象関係、因果関係といった概念のつながりが存在し、これらは上位、下位といった方向性や包含関係とは異なる対応関係を持つ。すなわち、図８において、概念Ｃは、概念Ｅと概念Ｆの二つの上位概念を、概念Ｄは、概念Ｆと概念Ｇの二つの上位概念を持つ他に、概念Ｃと概念Ｄは上位、下位ではない、同値等の概念関係を持つ。
【０００７】
木構造と網構造の違いは、上位概念が一意に定まるか、あるいは複数存在しうるかにある。網構造の概念辞書では、一つの概念に対し、複数の上位概念が存在する場合やその他の概念関係が存在する場合があるため、ある二つの概念を結ぶ概念関係線の径路が複数存在する場合も生じる。例えば、図９に示される例では、概念Ｈ−概念Ｄ間は、実線と一点鎖線で示される概念関係線の径路が存在し、また、その他の径路をとることも可能である。ここでは、上位、下位概念も含めた概念間のつながりを概念関係と呼び、つながりを示す線を概念関係線と呼ぶ。この場合、前記のいずれの特許文献によっても二つの概念間の径路を一意に特定することができない。
【０００８】
一方、電子文書の意味内容を現す一つの方法として、テキストや画像、音声等の情報（コンテンツ）の内容を説明するための情報であるメタデータによる記述がある。従来、電子文書にメタデータを付与するのは人海戦術に委ねられ、従って、作業者（文書登録者）に非常に多くの負担が強いられ、機械化による改善が望まれていた。
【０００９】
本発明は前記諸々の事情に鑑みてなされたものであり、言語学における概念関係を網羅した網構造の概念辞書を用い、電子文書が持つ意味構造をより自然言語に則したかたちで自動判別し、このことにより、概念間の径路を一意に特定することを可能とし、かつ、電子文書に意味構造を示すデータを付与する際の作業負担の軽減をはかり、電子文書を検索漏れ等により埋もれさせることなく有効に活用することのできる、知識ベースシステム、および同システムにおける単語間の意味関係判別方法、ならびにそのコンピュータプログラムを提供することを目的とする。ここで「意味構造」とは、意味解析（後述）により得られた形態素間の意味上のつながりを示す構造を言う。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記した課題を解決するために本発明は、電子文書を取り込み、当該電子文書が持つ意味、概念に基づいて分類し、意味、概念的に合致した出力を生成する演算装置を備えた知識ベースシステムであって、前記電子文書を取り込む文書入力インタフェース部と、前記電子文書の形態素解析を行い、当該形態素解析によって得られる形態素間の概念関係について概念辞書を参照して複数の関係が確認されたとき、前記概念関係の強さに応じて付与された重み係数に従い前記形態素間の概念関係を現すデータを生成する前記演算装置に構築される文書分類処理部と、前記形態素間の概念関係を現すデータを出力する文書出力インタフェース部とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明において、前記文書分類処理部は、前記電子文書を形態素解析により形態素に分解する形態素解析部と、前記形態素についての前記概念辞書の掲載位置を検索する形態素掲載位置解析部と、前記形態素の中から任意の２個を選択し、当該２個の形態素間における概念関係線の径路を抽出し、当該抽出した径路が複数確認されたときに、概念間のつながりの強さに応じて付与された重み係数に従い概念関係線の径路を抽出する概念関係解析部と、前記概念関係線の径路に従う概念関係のデータを生成する概念関係データ生成部とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明において、前記概念関係解析部は、前記重み係数の逆数を演算して前記概念関係線の距離とし、目的の２つの概念間を結ぶ径路に沿って距離の総和を演算し、当該総和が最小となる径路を概念関係線の径路として抽出することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明において、文の文法上の構造関係を解析する構文解析を行って前記概念関係を抽出すべき形態素の組み合わせを選別し、前記概念関係解析部へその組み合わせを供給する構文解析部を更に備えたことを特徴とする。
【００１４】
前記した課題を解決するために本発明は、電子文書を取り込み、当該電子文書が持つ意味、概念に基づいて分類し、意味、概念的に合致した出力を生成する知識ベースシステムにおける単語間の意味関係判別方法であって、前記電子文書の形態素解析を行うステップと、前記形態素解析によって得られる形態素についての前記概念辞書の掲載位置を検索するステップと、前記形態素の中から任意の２個を選択し、当該２個の形態素間における概念関係線の径路を抽出し、当該抽出した径路が複数確認されたときに、概念間のつながりの強さに応じて付与された重み係数に従い概念関係線の径路を抽出するステップと、前記概念関係線の径路に従う概念関係のデータを生成するステップとを含むことを特徴とする。
【００１５】
前記した課題を解決するために本発明は、電子文書を取り込み、当該電子文書が持つ意味、概念に基づいて分類し、意味、概念的に合致した検索結果を生成する知識ベースシステムに用いられるコンピュータプログラムであって、前記電子文書の形態素解析を行う処理と、前記形態素解析によって得られる形態素についての前記概念辞書の掲載位置を検索する処理と、前記形態素の中から任意の２個を選択し、当該２個の形態素間における概念関係線の径路を抽出し、当該抽出した径路が複数確認されたときに、概念間のつながりの強さに応じて付与された重み係数に従い概念関係線の径路を抽出する処理と、前記概念関係線の径路に従う概念関係のデータを生成して前記記憶装置に格納する処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、文書分類処理部が、電子文書の形態素解析を行い、当該形態素解析によって得られる形態素間の概念関係について概念辞書を参照して複数の関係が確認されたとき、概念間の関係の強さに応じて付与された重み係数に従って形態素間の概念関係を現すデータを生成することで、電子文書が持つ意味構造をより自然言語に則したかたちで自動判別することができ、このことにより、概念間の径路を一意に特定することを可能とし、かつ、電子文書に意味構造を示すデータを付与する際の作業負担の軽減がはかれ、電子文書を検索漏れ等により埋もれさせることなく有効に活用できる知識ベースシステムを提供することができる。
【００１７】
また、本発明によれば、文書分類処理部を構成する概念関係解析部が、選択された２個の形態素間についての概念関係線の径路を抽出し、当該抽出した径路が複数確認されたときに概念間のつながりの強さに応じて付与された、例えば共起関係に基づいて付された重み係数に従って概念関係線の径路を抽出し、概念関係データ生成部にてその概念関係線の径路に従う概念関係のデータを生成することで、電子文書に意味構造を示すデータを付与する際の作業負担の軽減がはかれる。なお、ここで、「共起」とは、ある単語と他の単語が同じ文書中に含まれることをいい、「共起関係」とは、前記した共起の頻度によって定められる、ある単語と他の単語との遠近の程度をいうものとする。
【００１８】
また、本発明によれば、概念関係解析部が、距離を重み係数の逆数を演算することによって求め、更に、目的の２つの概念間を結ぶ径路に沿って距離の総和を演算し、この総和が最小となる径路を抽出することで、概念関係線の径路として抽出することができ、このことにより、電子文書が持つ意味構造をより自然言語に則したかたちで自動判別することができ、電子文書に意味構造を示すデータを簡単に付与することができる。
【００１９】
また、本発明によれば、構文解析を行って概念関係を抽出すべき形態素の組み合わせを選別することで、係り受け関係にある形態素同士のみを選択することができ、このことにより、形態素間の概念関係を見出すためのコンピュータにかかる処理負担を軽減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
図１は、本発明の知識ベースシステムの一実施形態を示すブロック図である。本発明の知識ベースシステムは、電子文書の形態素解析を行い、当該形態素解析によって得られる形態素間の概念関係について概念辞書を参照して複数の関係が確認されたとき、概念間の関係の強さに応じて付与された重み係数に従って形態素間の概念関係を現すデータを生成する演算装置上に構築された文書分類処理部２を備え、電子文書を取り込む文書入力インタフェース部１１、あるいは形態素間の概念関係を現すデータを出力する文書出力インタフェース部１２を介して外部システムに接続される。
【００２１】
文書分類処理部２は、更に、形態素解析部２１、形態素掲載位置解析部２２、構文解析部２３、概念関係解析部２４、概念関係データ生成部２５、形態素辞書２６、概念辞書２７、概念関係データ保存ＤＢ（Data Base）２８で構成される。
【００２２】
形態素解析部２１は、文書入力インタフェース部１１を介して取り込まれる電子文書について形態素辞書２６を参照して形態素解析を行い、形態素に分解して形態素掲載位置解析部２２へ供給する機能を持つ。
【００２３】
また、形態素掲載位置解析部２２は、形態素解析部２１より供給された形態素についての概念辞書２７の掲載位置を検索して構文解析部２３へ供給する機能、また構文解析部２３が省略されている場合には、概念関係解析部２４へ供給する機能を持つ。
【００２４】
一方、構文解析部２３は、周知の構文解析を行って概念関係を抽出すべき形態素の組み合わせを選別し、概念関係解析部２４へその組み合わせを供給する機能を持ち、ここでは、必須の構成として用意されるものではなく、省略されても構わない。
【００２５】
概念関係解析部２４は、形態素解析部２１で解析した形態素の中から任意の２個を選択し、選択された２個の形態素間についての概念関係線の径路を抽出し、当該抽出した径路が複数確認されたときに、概念間のつながりの強さに応じて付与された重み係数に従い概念関係線の径路を抽出し、概念関係データ生成部２５へ供給する。概念関係解析部２４は、また、重み係数の逆数を演算して概念関係線の距離とし、目的の２つの概念間を結ぶ径路に沿って距離の総和を演算し、当該総和が最小となる径路を概念関係線の径路として抽出する機能もあわせ持つ。
【００２６】
概念関係データ生成部２５は、概念関係線の径路に従う概念関係のデータを生成して概念関係データ保存ＤＢ２８へ保存する機能を持つ。
【００２７】
図２、図３は、本発明における知識ベースシステムの動作を説明するために引用したフローチャートであり、本発明におけるコンピュータプログラムの処理手順も示している。また、図４〜図６は、本発明における知識ベースシステムの動作の理解を助ける意味で引用した動作概念図であり、それぞれ、構文解析の一例（図４）、概念辞書２７における概念間の接続イメージ（図５）、概念関係解析結果である径路選択の一例（図６）を示す。以下、図２〜図６を参照しながら、図１に示す本発明の知識ベースシステムの動作について詳細に説明する。
【００２８】
まず、前提条件として、本発明で使用される概念辞書２７は、自然言語学における概念関係を保持するものとし、また、その概念関係には、関係の強さに応じた重み係数、例えば、言語学上の「共起関係」に基づく重み付けがなされているものとする。
【００２９】
最初に、文書入力インタフェース部１１を介して他のシステムから意味データ付与の対象となる電子文書の取り込みが行われる（Ｓ２０１）。そして、その電子文書について形態素解析部２１が形態素辞書２６を参照して形態素単位（語構成の最小単位）に分解し、それぞれの形態素が持つ性質を明らかにする周知の形態素解析を行い、形態素掲載位置解析部２２へ供給する（Ｓ２０２）。なお、電子文書は一つまたは複数の文章から構成されるものとする。
【００３０】
形態素掲載位置解析部２２では、その文章の中から一つを選び、当該文章に含まれる形態素の概念辞書２７上の掲載位置を検索する（Ｓ２０３）。
【００３１】
このとき、構文解析部２３により、係り受け関係にある形態素同士のみを選択するようにしてもよい。構文解析とは、周知のように、形態素解析された文章を、文法を用いて正しい文章であるか否かを判定し、正しい文章のときはその構文解析結果として網構造を得るものであり、この中から正しい径路を選択するために意味解析が行われる。ここで「意味解析」とは、構文解析された文に対して、意味・概念体形を抽出し、文の概念的構成を解析することを言う。
【００３２】
図４に、構文解析を行い、概念関係を抽出すべき形態素の組み合わせを選別する例が示されている。すなわち、構文解析の対象となる文章が「協議会の総会が新橋で開かれた」となっていた場合、意味解析を要する形態素の組み合わせは、「協議会」と「総会」、「総会」と「開かれた」、「新橋」と「開かれた」であって、例えば、「協議会」と「新橋」、「総会」と「新橋」の組み合わせについては構文上のつながりがないため、意味解析をしなくても全体の解析結果には影響しない。従って、ここで構文解析を行うことにより、意味解析すべき形態素の組み合わせを選別することが可能となり、このとき、形態素間の概念関係を見出すための処理を軽減することが可能になる。
【００３３】
次に、概念関係解析部２４は、形態素解析部２１が解析した形態素の中から任意の２個を選択し（Ｓ２０４）、選択された２個の形態素についての概念辞書２７上の掲載位置から、当該形態素間の概念関係線の径路を抽出する（Ｓ２０５）。
【００３４】
図５に、概念辞書２７における概念間の接続イメージが示されている。ここでは、概念関係線に付随して示されている用語（上位下位、主格、対象）は、概念関係の種類を、また、数値は概念関係の重み係数を示す。前記したように、概念辞書２７における概念間のつながり、すなわち概念関係線には、その関係の強さに応じた重み係数が付与されている。具体的には、共起関係に基づく重み付けがある。共起関係とは、一つの文中で同時に出現する単語の関係を意味する。共起頻度＝概念関係線の重みとしてもよい。また、共起関係以外の、例えば、文中の動詞が名詞概念との間に有する意味関係である深層格関係等の言語学上の概念関係によって付けられた重みを用いてもよい。
【００３５】
ところで、抽出された径路が複数あるか否かを判断し（Ｓ２０６）、複数ある場合（Ｓ２０６のＹｅｓの場合）、概念関係解析部２４は、以下の手順に従ってそれぞれの径路の“距離”を算出し、その中で最小となる径路を選択する。
【００３６】
ここでは、重み係数の逆数を概念関係線の“距離”とし、目的の二概念間を結ぶ径路に沿って距離の総和をとり、その総和が最小となるものを選出する（Ｓ２０７）。なお、最小となるものが複数存在する場合は、それらすべてを選択してもよいし、また、任意の一つを選択してもよい。
【００３７】
図６に、径路選択の一例が示されている。ここでは、概念Ａ−概念Ｃ、概念Ｃ−概念Ｄ、概念Ｄ−概念Ｂ間は、共起関係の重み係数が“２”、概念Ａ−概念Ｅ、概念Ｅ−概念Ｂ間は、共起関係の重み係数が“１”になっている。従って、径路Ａ−Ｃ−Ｄ−Ｂの重み係数の総和は、１／２＋１／２＋１／２＝３／２、径路Ａ−Ｅ−Ｂの重み係数の総和は、１／１＋１／１＝２、従って、前者＜後者となることから、径路Ａ−Ｃ−Ｄ−Ｂが選択される。
【００３８】
なお、径路が単一の場合（Ｓ２０６のＮｏの場合）は、前記したＳ２０７の処理はスキップされ、後記するＳ２０８の処理を実行する。Ｓ２０８では、概念関係データ生成部２５が当該形態素に対する概念関係を現すデータを生成して概念関係データ保存ＤＢ２８に保存する。ここで、そのデータ形式の具体例としては、Ｗ３Ｃ（World Wide Web Consortium）で標準化された記述方式であるＲＤＦ（Resource Description Framework）形式データがある。勿論、ＲＤＦ形式に制限されるものではない。
【００３９】
前記した概念関係解析部２４による一連の処理（Ｓ２０５〜Ｓ２０８）は、当該文章に含まれるすべての形態素の組（または係り受け関係にある形態素の組）について繰り返される（Ｓ２０９）。そして、当該文章について抽出されたすべての概念関係データを一つに纏め（Ｓ２１０）、更に、電子文書に含まれるすべての文章について前記した一連の処理（Ｓ２０３〜Ｓ２１０）を繰り返す（Ｓ２１１）。
【００４０】
そして、概念関係解析部２４は、すべての解析処理を終えた後、概念関係データ生成部２５を起動し、概念関係データ生成部２５が当該形態素に対する概念関係を現すデータを生成し、必要に応じて、文書出力インタフェース１２を介して、図示せぬ外部システムへ出力する（Ｓ２１２）。
【００４１】
以上説明のように本発明は、電子文書の表面的な文字情報のみならず、その意味内容も含めて、情報共有、流通、あるいは検索を行うことのできる知識ベースシステムの構築を可能とするものである。また、電子文書から意味内容を自動判別し、その結果を意味データとして付与することが可能になるため、文書登録を行う作業者の負担を大幅に軽減するものである。
【００４２】
更に、言語学における概念関係を網羅した網構造の概念辞書を使用することにより、文書作成者の違いによる言葉の揺れを吸収し、意味の統一性をもった意味データを付与することが可能になる。この意味の統一性により、検索性能の向上や文書の自動分類なども可能となる。
【００４３】
なお、図１に示す文書分類処理部２、ならびに当該文書分類処理部２を構成する形態素解析部２１、形態素掲載位置解析部２２、構文解析部２３、概念関係解析部２４、概念関係データ生成部２５のそれぞれで実行される手順をコンピュータの読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによっても本発明の知識ベースシステムを実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳ（Operating System）や周辺機器等のハードウェアを含むものである。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の知識ベースシステムの一実施形態を示すブロック図である。
【図２】本発明における知識ベースシステムの動作を説明するために引用したフローチャートである。
【図３】本発明における知識ベースシステムの動作を説明するために引用したフローチャートである。
【図４】本発明における知識ベースシステムの動作の理解を助けるために引用した動作概念図である。
【図５】本発明における知識ベースシステムの動作の理解を助けるために引用した動作概念図である。
【図６】本発明における知識ベースシステムの動作の理解を助けるために引用した動作概念図である。
【図７】従来の木構造の概念辞書における概念関係を説明するために引用した図である。
【図８】従来の網構造の概念辞書における概念関係を説明するために引用した図である。
【図９】従来の網構造の概念辞書における概念関係線の径路を説明するために引用した図である。
【符号の説明】
【００４５】
１１    文書入力インタフェース部
１２    文書出力インタフェース部
２      文書分類処理部
２１    形態素解析部
２２    形態素掲載位置解析部
２３    構文解析部
２４    概念関係解析部
２５    概念関係データ生成部
２６    形態素辞書
２７    概念辞書
２８    概念関係データ保存ＤＢ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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